Robust regression estimators have b

Robust regression estimators have been proven to be more reliable and
efficient than least squares estimator especially when the data are contaminated
with influential observations. Since the influential data points greatly influence
the estimated coefficients, standard errors and test statistics, the usual statistical
procedure may be most inefficient as the precision of the estimator has been
affected. Several different robust regression estimators exist. Two of the most
commonly considered are: LAD-estimators and LMS-estimators.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Estimators ถดถอยที่แข็งแกร่งได้รับการพิสูจน์ว่าจะเชื่อถือได้ และมีประสิทธิภาพมากกว่ากำลังสองน้อยสุดประมาณโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลมีการปนเปื้อนด้วยการสังเกตที่มีอิทธิพล เนื่องจากจุดข้อมูลมีอิทธิพลอย่างมาก ที่มีอิทธิพลต่อการประมาณสัมประสิทธิ์ ข้อผิดพลาดมาตรฐาน และ สถิติทดสอบ ปกติทางสถิติขั้นตอนอาจจะไม่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ตามที่ได้รับความแม่นยำของการประมาณมีผลกระทบ Estimators ถดถอยที่แข็งแกร่งแตกต่างกันหลายอยู่ สองมากสุดโดยทั่วไปถือว่าเป็น: estimators ลาดและ LMS estimators

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประมาณถดถอยที่มีประสิทธิภาพได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความน่าเชื่อถือและ
มีประสิทธิภาพกว่าประมาณการสี่เหลี่ยมน้อยโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีข้อมูลที่มีการปนเปื้อน
กับข้อสังเกตที่มีอิทธิพล ตั้งแต่จุดข้อมูลที่มีอิทธิพลอย่างมากมีผลต่อ
ค่าสัมประสิทธิ์ประมาณข้อผิดพลาดมาตรฐานและสถิติทดสอบสถิติปกติ
ขั้นตอนอาจจะไม่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเช่นความแม่นยำของการประมาณการที่ได้รับ
ผลกระทบ ที่แตกต่างกันประมาณถดถอยที่แข็งแกร่งอยู่ สองมากที่สุด
ร่วมกันพิจารณาคือ: หนุ่ม-ประมาณและ LMS-ประมาณ